ReP USP - Resultado da busca

Artigo de periodico
Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations (2024)
Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Condori, Rayner Harold Montes ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES COMPLEXAS, TEXTURA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations. Physica A, v. 635, p. 129518-1-129518-15, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518. Acesso em: 06 out. 2024.
APA
Ribas, L. C., Scabini, L. F. dos S., Condori, R. H. M., & Bruno, O. M. (2024). Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations. Physica A, 635, 129518-1-129518-15. doi:10.1016/j.physa.2024.129518
NLM
Ribas LC, Scabini LF dos S, Condori RHM, Bruno OM. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations [Internet]. Physica A. 2024 ; 635 129518-1-129518-15.[citado 2024 out. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
Vancouver
Ribas LC, Scabini LF dos S, Condori RHM, Bruno OM. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations [Internet]. Physica A. 2024 ; 635 129518-1-129518-15.[citado 2024 out. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
Artigo de jornal
IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] (2024)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Jornal da USP. Unidade: IFSC
Assuntos: FÍSICA, TEXTURA, CIÊNCIA, INOVAÇÃO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FÍSICA COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BRUNO, Odemir Martinez. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno]. Tradução . Jornal da USP, São Paulo, 2024. Disponível em: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/. Acesso em: 06 out. 2024.
APA
Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2024). IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno]. Jornal da USP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
NLM
Scabini LF dos S, Bruno OM. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] [Internet]. Jornal da USP. 2024 ;[citado 2024 out. 06 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
Vancouver
Scabini LF dos S, Bruno OM. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] [Internet]. Jornal da USP. 2024 ;[citado 2024 out. 06 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
Artigo de periodico
Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis (2024)
Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Sá Júnior, Jarbas Joaci de Mesquita; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Pattern Analysis and Applications. Unidade: IFSC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TEXTURA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis. Pattern Analysis and Applications, v. 27, p. 23-1-23-12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x. Acesso em: 06 out. 2024.
APA
Ribas, L. C., Scabini, L. F. dos S., Sá Júnior, J. J. de M., & Bruno, O. M. (2024). Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis. Pattern Analysis and Applications, 27, 23-1-23-12. doi:10.1007/s10044-024-01230-x
NLM
Ribas LC, Scabini LF dos S, Sá Júnior JJ de M, Bruno OM. Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Analysis and Applications. 2024 ; 27 23-1-23-12.[citado 2024 out. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x
Vancouver
Ribas LC, Scabini LF dos S, Sá Júnior JJ de M, Bruno OM. Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Analysis and Applications. 2024 ; 27 23-1-23-12.[citado 2024 out. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x
Artigo de periodico
Importance of vertices in complex networks applied to texture analysis (2020)
Cantero, Sávio Vinícius Albieri Barone; Gonçalves, Diogo Nunes; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Gonçalves, Wesley Nunes
Fonte: IEEE Transactions on Cybernetics. Unidade: IFSC
Assuntos: TEXTURA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CANTERO, Sávio Vinícius Albieri Barone et al. Importance of vertices in complex networks applied to texture analysis. IEEE Transactions on Cybernetics, v. 50, n. 2, p. 777-786, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TCYB.2018.2873135. Acesso em: 06 out. 2024.
APA
Cantero, S. V. A. B., Gonçalves, D. N., Scabini, L. F. dos S., & Gonçalves, W. N. (2020). Importance of vertices in complex networks applied to texture analysis. IEEE Transactions on Cybernetics, 50( 2), 777-786. doi:10.1109/TCYB.2018.2873135
NLM
Cantero SVAB, Gonçalves DN, Scabini LF dos S, Gonçalves WN. Importance of vertices in complex networks applied to texture analysis [Internet]. IEEE Transactions on Cybernetics. 2020 ; 50( 2): 777-786.[citado 2024 out. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCYB.2018.2873135
Vancouver
Cantero SVAB, Gonçalves DN, Scabini LF dos S, Gonçalves WN. Importance of vertices in complex networks applied to texture analysis [Internet]. IEEE Transactions on Cybernetics. 2020 ; 50( 2): 777-786.[citado 2024 out. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCYB.2018.2873135

Unidades USP

ReP

Filtros

Autores

Assuntos

Agência de fomento